배꼽파지 않도록 잘 개발해요

1. 클라우드 컴퓨팅의 장점과 효과 2. 클라우드 컴퓨팅 관련 기술 3. 클라우드 컴퓨팅의 단점 4. 클라우드 컴퓨팅 적용 사례1. 클라우드 컴퓨팅의 장점과 도입 효과(1) 클라우드 컴퓨팅의 특성구분설명탄력성 (Elasticity)온디맨드 방식으로 리소스를 실시간·동적으로 할당. 예측 불가능한 요구량에도 즉시 대응신속성 (Agility)클릭 몇 번으로 즉시 시스템 구축 가능. CSP와 직접 소통 없이 자동화된 리소스 할당 (온프레미스와 차이점)경제성 (Economy)HW/SW 소유 대신 필요한 만큼 사용 후 비용 지불SW 업데이트·데이터 관리 효율화로 유지비 절감가용성 (Availability)IT 리소스가 중단 없이 작동할 확률접근 가능 시간이 길수록 가용성 ↑신뢰성 (Reliability)서비스가 정..

1. 온프레미스 시스템 구성 및 구축 과정 2. 클라우드 기반 시스템 구축 3. 클라우드 컴퓨팅 이용 방식[실습] Azure 예산 만들기1. 온프레미스 시스템 구성 및 구축 과정(1) 온프레미스 vs 클라우드온프레미스(On-Premise): 기업이 자체적으로 데이터센터(서버, 스토리지, 네트워크 등)를 보유·운용하는 방식.클라우드 컴퓨팅 기술이 나오기 전까지의 기업의 인프라 구축의 일반적인 방식개인 혹은 기업이 IT 서비스를 제공하기 위하여 구축한 서버이메일, 온라인 예약, 온라인 쇼핑, 미디어 스트리킹 등 다양한 서비스에 응용클라우드(Cloud): CSP(클라우드 서비스 제공자)가 IT 리소스를 임대 형태로 제공하는 방식.(2) 기업의 일반적인 시스템 구성애플리케이션 서버: 업무 요청 처리 및 결과 반..

1. 클라우드 컴퓨팅의 개요2. 클라우드의 등장 배경[실습] Azure for Student 계정 생성1. 클라우드 컴퓨팅의 개요개념언제 어디서나 필요한 만큼의 IT 리소스를 필요한 시간 동안 인터넷을 통해 활용할 수 있는 컴퓨팅 방식.Cloud (즉시성, 유연성, 확장성, 가용성, 보안성) + Computing (서버, 저장장치, DB, 네트워크, 이메일, 보안, 백업 등).사용자가 서비스에 따라 자원을 탄력적으로 확대/축소 가능 → 확장성과 유연성 (이식성 X)사용자에게 요구되는 자원의 양을 즉시 충족, 수요가 모든 것을 결정 → 즉시성과 가용성필요한 만큼만 사용 후 지불하는 Pay as you go 모델정의Gartner 정의: 확장 가능하고 탄력적인 IT 기능이 인터넷을 사용하는 외부 고객들에게 서..

1. 데이터 수집이란1) 데이터 수집필요성현대 사회 경쟁력 확보 핵심 자원맞춤형 서비스, 마케팅, 연구, 헬스케어 등 다양한 활용단순 기록이 아니라 가치 창출의 출발점정의단순히 데이터를 모으는 행위를 넘어, 수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 준비하는 과정2) 데이터 수집의 어려움정확성 문제: 형식적 오류, 의미적 오류데이터 사일로(data silo) 현상: 기업이나 조직 내에서 부서별로 데이터를 각자 관리하면서 서로 데이터를 공유하지 않고 고립된 상태수집 과정 자체의 복잡성3) 좋은 데이터의 조건신뢰할 수 있는 결과를 도출하기 위해서는 충분한 데이터의 양 뿐만 아니라 품질이 중요ISO 8000: 정확성, 완전성, 일관성, 유효성, 적시성, 상호운영성정확성데이터가 실제 현실을 얼마나 정확하게 반영하고..

1. 파이썬 문법 요소2. 함수형 프로그래밍1. 파이썬 문법 요소1) 언패킹정의: 시퀀스(리스트, 튜플, 문자열 등)의 요소를 개별 변수로 나누어 할당.문법 형식변수1, 변수2, ..., 변수n = 시퀀스변수1, 변수2, *변수n = 시퀀스 # 확장 언패킹활용:함수 반환값 여러 개를 동시에 할당 가능나머지 값들을 *로 묶어 처리 가능# 기본 언패킹x, y = (3, 7)print(x, y) # 3 7# 리스트 언패킹r, g, b = [120, 200, 150]print(r, g, b) # 120 200 150# 확장 언패킹first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]print(first, middle, last) # 1 [2, 3, 4] 5 2) 언더스코어 의미: 특별..

1. 리스트와 딕셔너리2. 데이터 입출력1. 리스트와 딕셔너리1) 리스트 슬라이싱리스트의 특정 구간을 추출하거나 역순으로 가져올 수 있음.부분 리스트 추출: [시작:끝:간격]끝 인덱스는 포함하지 않음음수 인덱스 사용 가능 (역순 추출)다차원 리스트에도 적용 가능nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60]print(nums[1:4]) # [20, 30, 40] → 1~3번 인덱스print(nums[:3]) # [10, 20, 30] → 처음부터 3개print(nums[::2]) # [10, 30, 50] → 2칸 간격print(nums[::-1]) # [60, 50, 40, 30, 20, 10] → 역순2) 리스트 컴프리헨션반복문과 조건문을 한 줄에 표현기존 리스트..

1. 데이터 분석의 이해2. 데이터 분석 과정3. 데이터의 분류4. 오픈소스 환경1. 데이터 분석의 이해1) 데이터와 정보데이터: 관찰이나 측정을 통해 얻어진 사실정보: 데이터를 목적에 맞게 분석 ·가공하여 의미를 도출한 것.데이터를 수집하여 정리하거나 요약하는 과정에서 정보가 만들어지며, 이 정보는 의사결정, 문제해결, 정책 수립 등 다양한 분야에서 활용된다. 2) 데이터 분석의 정의데이터 분석(Data Analysis, DA): 데이터에 숨겨진 의미를 발견하고 인사이트를 도출하는 일련의 과정. 데이터를 정보로 가공4단계로 구분 설명적 분석 (decriptive analytics)· 과거와 현재 데이터를 요약하여 무엇이 발생했는지 파악하는 것을 목표로 함.· 가장 기초적인 분석 형태로 매출 데이터로 월..

프로젝트에서 여행 피드(Feed)를 조회할 때, 여행 계획(TravelPlan)과 그 하위 일정(DailyPlan, DailySchedule)을 populate하여 thumbnailUrl을 뽑아내는 기능을 구현하고 있었다. 그런데 실제 데이터베이스에는 DailySchedule이 분명 존재하는데도, API 응답에서는 thumbnailUrl이 null만 나오는 문제가 발생하였다.문제 1. thumbnailUrl이 계속 null만 나옴증상Atlas 에서는 TravelPlan의 dailyPlans 안에 DailySchedule이 잘 들어가 있음.그런데 로그 찍어보면 항상 빈 배열.결과적으로 thumbnailUrl이 null만 반환됨.======= travelPlan['dailyPlans'] [] ========..